我正在尝试实现一个lrcn/c(lstm)RNN来对视频中的情绪进行分类。我的数据集结构分为两个文件夹-“train_set”和“valid_set”。
当你打开它们时,你可以找到3个文件夹:“正”、“负”和“惊喜”。最后,这三个文件夹中的每一个都有视频文件夹,每个文件夹都是.jpg格式的视频帧的集合。视频有不同的长度,因此一个视频文件夹可以有200帧,旁边的一帧是1200,700…!要加载数据集,我使用的是来自目录的流。这里,我需要澄清一下:
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就我而言
flow_from_directory
按1:1顺序加载视频?他们的框架?
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如果我批量装载,是吗?
从目录流
根据视频中图像的顺序进行批处理?
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如果我有5个图像的video_1文件夹和3个视频的video_2文件夹,批量大小为7,将
从目录流
最后选择两批5和3个视频,还是将重叠视频,从第一个文件夹+第二个文件夹中获取所有5个图像?它会混合我的视频吗?
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数据集加载线程是否安全?Worker One按顺序从文件夹1获取视频帧,Worker 2从文件夹2获取视频帧等…或者每个工人都可以从任何地方和任何文件夹获取帧,这会破坏我的连续阅读?
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如果我启用
shuffle
,它会改变读取视频文件夹的顺序还是从随机文件夹中随机获取帧?
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什么?
TimeDisributed
从我真的无法想象的文档来看,层是怎样的?如果我把它应用到CNN的密集层或者CNN的每一层呢?
